خوارزمية التوصية المستندة الى تفضيلات المستخدم دراسة حالة: حملات الحج والعمرة

Abstract

تفضيلات المستخدم لها دور مهم في العديد من المجالات مثل الإعلان والتجارة الإلكترونية والرأي الاجتماعي ومحركات البحث. في نظم التوصية ، تفضيلات المستخدم تؤثر بشكل مباشر على دقة التوصية التي تظهر للمستخدم بناء على رغباته. في هذا البحث ، نركز على كيفية تحسين نتائج التوصيات الخاصة ببحث تفضيلات المستخدم على مجموعة من بيانات التصنيف. في هذا البحث تم شرح استراتيجيات مختلفة من خوارزمية الترشيح على أساس تفضيلات المستخدم وإظهار دراستهم بالتفصيل . كما تم اقتراح دراسة حالة تتعلق بجهة الحج والعمرة. ويهدف إلى إنشاء تطبيق للأجهزة المحمولة من نوع أندرويد والذي يساعد الأشخاص في العثور على أفضل حملات الحج والعمرة في مدينتهم التي تلبي احتياجات المستخدمين. يعرض التطبيق هذه الشركات وفقًا لموقعها ويمنح خيارًا لتحسين نتائج البحث استنادًا إلى ملف تعريف المستخدم والتفضيلات التي حددها المستخدمون في شاشة البحث.

User preferences have an important role in many fields such as advertisement, E-commerce, social opinion, and search engines. Mainly in recommender systems, user preferences directly influence the accuracy of the recommendation. In this research we focus on how to improve the recommendation results of user preferences-based search (PBS) on a set of rating data. We explained different strategies of filtering algorithm based on the user preferences and show their studies in details. A practical case study related to Hajj and Umrah agency is proposed. It aims to create an android mobile application that helps people in finding the best Hajj and Umrah company in their city that accommodate user’s need. The application shows these companies according to their location and gives an option to optimize the search results based on the user profile and preferences that are selected by the users in the search screen.